融合颜色与纹理特征的粒子滤波目标跟踪

针对采用单一颜色特征的粒子滤波目标跟踪算法在背景相似、光照变化复杂的场景下会导致跟踪失败的问题,提出一种基于LBP纹理和颜色特征融合的粒子滤波跟踪目标算法。综合加权颜色直方图和LBP纹理直方图进行目标特征描述,建立目标观测模型;同时粒子滤波进行状态预测,利用Bhattacharyya系数进行相似度测量,作为目标区域参考模型更新准则,实现权值更新;最后对权值归一化处理,得到目标位置状态的最终估计。实验结果表明该算法不仅提高了跟踪方法的鲁棒性,而且在目标遮挡、光照变化等干扰下,具有较好的准确性。     

融合颜色纹理特征的自适应粒子滤波跟踪算法

针对复杂背景下,尤其是当光照条件发生变化以及目标发生遮挡时容易导致跟踪失败的问题,提出了一种基于自适应多特征融合的粒子滤波目标跟踪算法;该算法将RGB颜色直方图和LBP纹理直方图融合起来建立目标参考模型,并且引入Sigmoid函数动态调整两类子特征粒子的权重;仿真结果表明,该算法能在复杂背景下自适应调整两种子特征权重,以克服其中一种特征失效导致的跟踪失败,而且有效地避免了使用单一特征建模的缺点,能够实现更加准确的跟踪。     

分块多特征自适应融合的多目标视觉跟踪

为提高多目标视觉跟踪算法的实时性和稳定性,提出了分块多特征融合的目标跟踪算法.该算法融合底层颜色、纹理和边缘特征信息,以降低单一目标特征算法容易受复杂环境和目标形变的影响.建立分块目标多特征融合直方图模型,引入目标和背景区分度抑制背景分量,并且结合Kalman滤波器进行预测,在发生遮挡时根据置信度最大子块位置获取遮挡目标位置,实现目标稳定可靠的跟踪.实验结果表明:该算法对每帧图像的平均处理时间为36.2 ms,达到实时性的目的,且算法鲁棒性较强.     

一种基于肤色与LBP特征融合的人脸跟踪算法

针对目前人脸跟踪方法易受光照变化和背景相近色的干扰,跟踪效果有时不佳或失效的问题,提出引入LBP(Local binary pattern)局部纹理特征,采用LBP直方图和颜色直方图相融合作为人脸特征描述的粒子滤波人脸跟踪方法.该方法在全局颜色和局部LBP纹理两个层次和特征线索上对人脸进行描述.实验结果表明,该方法较单一特征跟踪方法更具鲁棒性.此外,由于人脸目标的运动通常为非匀速运动,为了提高粒子传播的有效性和指导性,本文对人脸跟踪状态方程进行了改进.实验证明,改进后的人脸跟踪算法在各种复杂背景、旋转遮挡和人脸目标非匀速运动的情况下均能取得较好的跟踪效果.     

基于N-LBP纹理与色度信息的Camshift跟踪算法

基于颜色特征的运动目标跟踪算法容易受到光照非均匀变化或阴影的影响,如何利用多种特征联合构造目标模型以提升跟踪性能是一个关键问题.提出了一种新的特征融合运动目标跟踪算法,该算法基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)纹理特征,引入光照自适应的局部标准差构造二值模式门槛值,采用统一模式下的N-LBP纹理描述子构造特征直方图,并结合色度信息建立联合直方图,在Camshift算法框架内进行目标跟踪.实验证明,与传统Camshift算法相比,该算法在保证跟踪算法实时性能的同时,可以更好地克服阴影遮挡等导致的非均匀光照变化带来的影响,具有良好的跟踪效果.     

无人机对船舶目标的改进CamShift跟踪算法研究

针对由于CamShift算法跟踪特征单一引起的对颜色相似目标或背景的干扰和对目标遮挡情况较敏感的问题,提出了一种基于改进CamShift融合局部特征匹配的无人机目标跟踪算法.首先,采用基于 H分量和LBP二维模板的改进CamShift目标跟踪算法以提高对相似目标干扰的鲁棒性;其次,在能保证目标跟踪的实时性要求的前提下,融合局部特征匹配算法中的BRISK匹配算法,可有效改善CamShift对颜色相似目标或背景的干扰的敏感性,同时增强对目标遮挡鲁棒性.实验结果表明,该改进算法通过颜色特征和局部特征的共同定位目标,实现了目标的准确跟踪.     

HLBP纹理特征Mean Shift目标跟踪算法

经典Mean Shift目标跟踪算法采用单一颜色特征建立目标模型,在目标颜色与背景颜色相近或遮挡的情况下,目标跟踪鲁棒性差,为此,提出另一种Mean Shift目标跟踪算法。采用Haar型局部二值模式(Haar local binary pattern,HLBP)算子提取HLBP纹理特征,利用HLBP纹理特征具有较强辨识度、对光照变化不敏感等特点,代替原始视频图像序列,建立HLBP纹理特征的空间概率密度分布模型来表征目标特征;在此基础上,在Mean Shift框架下获取目标位置估计值,实现目标的跟踪。对比实验结果表明,该算法具有较高的目标跟踪精度和鲁棒性。     

特征融合的尺度估计颜色名跟踪算法

针对颜色名跟踪器在跟踪过程中运动目标在遮挡、尺寸变化等干扰下不能有效跟踪的问题,提出一个在颜色名(color name,CN)跟踪器框架下融入LBP纹理特征的快速尺度估计算法。运用自适应融合CN颜色特征和LBP纹理特征,利用特征融合后的最高输出响应作为预测目标位置信息;利用尺度滤波器对预测到的目标信息做出尺度估计;结合响应图的峰值旁瓣比,对目标模型做出更新调整。将改进算法在OTB-2013视频集中和近年来流行的跟踪算法做对比实验,实验结果表明,改进算法在尺度适应性和遮挡方面优于大部分算法。     

基于多线索自适应融合的抗遮挡目标跟踪算法

针对在复杂背景下,特别当目标与背景颜色相似、目标被遮挡时容易导致跟踪失败的问题,采用颜色与纹理两种互补特征融合的粒子滤波算法,同时提出一种融合策略自适应的抗遮挡跟踪方法,当遮挡发生时,适时切换融合策略,并在粒子滤波框架内嵌入mean-shift算法,克服了粒子退化现象。实验结果表明,该算法具有较强的抗遮挡能力,能够跟踪复杂背景下的目标。     

基于自适应阈值Kirsch-LBP纹理特征的均值漂移目标跟踪算法

针对以颜色特征建立概率模型的Mean Shift目标跟踪算法在光线变化时存在的缺陷,提出了一种融合 改进型纹理特征与HSV颜色特征的Mean Shift目标跟踪算法。首先,设计一种具有抗光性能的自适应阈值Kirsch-LBP纹理特征算子,该算子利用Kirsch算子的8个方向模板所求的差值,并采用LBP模板均值作为自适应阈值,再按照旋转不变LBP原理提取局部纹理特征;其次,利用不同特征相似性系数间的关系作为加权准则来构建新的权重;最后,将其嵌入到Mean Shift算法中以实现目标跟踪。对比实验结果表明,本算法在光线变化场景中也具有良好的目标跟踪特性,广泛适用于光照变化和姿态变化等复杂场景下的目标跟踪领域。     

基于颜色-纹理特征的目标跟踪

针对传统的基于颜色特征目标跟踪算法在一些复杂场景中存在的跟踪不稳定性,提出一种基于颜色 纹理特征的目标跟踪算法;在传统的基于颜色Mean shift的目标跟踪算法中加入纹理特征,在提取目标颜色特征的同时提取目标的纹理特征,并且采取串接原则,在搜索目标新位置时仍然沿用传统的基于颜色的均值漂移跟踪算法,但在每一次迭代过程搜寻目标最佳的位置点即特征相似最大的区域时,利用纹理特征来实现,并且采用八邻域搜索法（候选区域周围扩大八个大小相等的区域）来解决部分遮挡的问题。通过对比实验表明,该算法在复杂场景中表现出的实时性和鲁棒性较好。关键词：     

判别外观模型下的寻优匹配跟踪算法*

针对模型匹配跟踪算法易受遮挡、复杂背景等因素影响的问题,提出判别外观模型下的寻优匹配跟踪算法.首先,提取前5帧图像的局部特征块,建立由特征块组成的训练样本集,并利用颜色、纹理特征进行聚类组建判别外观模型.然后,利用双向最优相似匹配方法进行目标检测.为了解决复杂背景干扰,提出前景划分方法约束匹配过程,得到更准确的匹配结果.最后,定期将跟踪结果加入聚类集合以更新外观模型.实验表明,由于利用多帧训练的判别外观模型及双向最优相似匹配方法,算法在局部遮挡、复杂背景等条件下的跟踪准确率较高.     

特征融合与重定位卷积算子跟踪算法研究

针对卷积操作目标跟踪算法(ECO-HC)在遮挡、背景等干扰问题导致跟踪精度下降的问题,提出了一种自适应特征融合的卷积相关滤波算法,将CN与HOG特征进行加权融合,通过计算各自的响应来确定各自特征在下一帧的权重,将特征各自的优势充分发挥出来.此外,针对目标跟踪失败问题,提出利用形变相似多样性原理,构建目标重定位模块,当出现遮挡、快速移动等复杂情况造成跟踪的可靠性降低时,综合考虑目标响应得分、空间权重得分和形变相似多样性得分来确定目标的最终位置,实现重定位.实验证明,改进后算法与ECO-HC相比,针对目标遮挡、背景干扰等复杂情况,有效地提高了跟踪精度,鲁棒性更强.     

融合CN跟踪算法改进的TLD实时目标跟踪算法

针对TLD算法跟踪框在目标非刚性形变、旋转、背景杂乱等情景中容易导致跟踪漂移的问题,提出了一种融合CN跟踪算法改进的TLD实时目标跟踪算法(TLD-CN)。首先对跟踪框内区域计算图像显著性得到BRISK算法采样特征点的阈值,获得合适的特征点以建立旋转和尺度归一化的描述子,再融合颜色特征和纹理特征对前后帧跟踪框内描述子进行最优相似性匹配,得到匹配的特征点集合,对集合内特征点进行判别式字典的稀疏编码后,分别与CN跟踪框和TLD跟踪框的中心像素点进行相似度的度量,得到输出框调整的权重系数。实验结果表明,TLD-CN跟踪算法通过特征点度量出2种算法融合的权重值调整输出框,在目标形变、旋转、背景杂乱、快速运动等复杂跟踪情景中,具有很高的精度和成功率。权重系数自适应更新也避免了模型过拟合,达到实时跟踪效果。     

自适应HLBP纹理特征的Meanshift目标跟踪算法

结合Haar型特性局部二元模式(HLBP)的图像纹理特征提取方法,提出一种新的目标跟踪算法,并将其运用到Meanshift框架中。将Visual Studio 2010和opencv2.4.9作为实验平台,将所提算法的实验结果与传统Meanshift跟踪算法、基于局部二元模式(LBP)纹理特征的Meanshift跟踪算法进行对比分析。实验结果表明,所提算法在背景复杂或背景简单的情况下都表现出了稳健而准确的跟踪特性,且在部分遮挡的情况下仍可以正确地跟踪目标。     

基于复杂特征融合的改进mean shift目标跟踪

提出一种融合Gabor小波纹理特征与颜色特征的改进mean shift目标跟踪算法.首先,提取移动目标的颜色特征和纹理特征直方图;其次,基于mean shift算法定义融合相似度系数,对特征空间进行融合并得出目标中心位置;再次,通过定义特征自适应系数来融合基于颜色和纹理特征的目标位置;最后,对上述结果进行处理,得到目标最终位置.实验结果表明,该算法在跟踪目标存在变形、噪声、遮挡时能够得到比较理想的跟踪效果.